package  main.java.leetcode.editor.cn;
//2022-09-20 15:50:20
//
// 运用所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制 。 
//
// 实现 LRUCache 类： 
//
// 
// LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上
//限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 
// 
//
// 
//
// 示例： 
//
// 
//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//
//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
//
// 
//
// 提示： 
//
// 
// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 10000 
// 0 <= value <= 10⁵ 
// 最多调用 2 * 10⁵ 次 get 和 put 
// 
// 
//
// 
//
// 进阶：是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？ 
//
// 
//
// 注意：本题与主站 146 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/ 
// Related Topics 设计 哈希表 链表 双向链表 👍 68 👎 0

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

class OrIXps {
    public static void main(String[] args) {
        //创建该题目的对象方便调用
        LRUCache solution = new OrIXps().new LRUCache(1);
    }
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class LRUCache {

        //LRU缓存策略  重点

        /**
        * @author LazyCat
        * @date  2022/9/20
        * @param
        * @return
         * 使用虚拟结点，伪头部和伪尾部标记界限，这样在添加节点和删除节点的时候就
         * 不需要检擦相邻的节点是否存在
        */
    class DLinkedNode{
        int key;
        int val;
        DLinkedNode next;
        DLinkedNode pre;
        public DLinkedNode(){

        }
        public DLinkedNode(int key,int val){
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }

    private Map<Integer,DLinkedNode> eache = new HashMap<>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head,tail;   //虚拟头尾结点

    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;   //链表连接
        tail.pre = head;
    }
    
    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = eache.get(key);
        if(node == null){
            return -1;
        }
        moveToNode(node);
        return node.val;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = eache.get(key);

        if(node == null){
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key,value);
            eache.put(key,newNode);
            addToHead(newNode);   //添加节点后直接放到第一位
            size++;   //增加长度
            if(size>capacity){
                //超出容量
                DLinkedNode tail = removeTail();
                eache.remove(tail.key);
                size--;
            }
        }else {
            //如果key存在,先通过哈希表定位,再修改value,并移动到头部
            node.val = value;
            moveToNode(node);
        }
    }

    private void addToHead(DLinkedNode node){
        node.pre = head;
        node.next = head.next;
        head.next.pre = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(DLinkedNode node){
        node.pre.next = node.next;
        node.next.pre = node.pre;
    }

    private void moveToNode(DLinkedNode node){
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private DLinkedNode removeTail(){  //删除尾部结点
        DLinkedNode res = tail.pre;
        removeNode(res);
        return res;
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
